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冲击波作用下杉木树冠模型的载荷模型研究
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作者 石泽辉 陈利 +2 位作者 龙仁荣 张庆明 张晓伟 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第4期73-81,共9页
目前对于树木在爆炸冲击波作用下响应的研究尚缺乏明确的树冠承受载荷的计算方法,在计算流场中的结构所受力时,阻力系数是一个关键参数。为了研究冲击加载条件下的阻力系数规律,选用了激波管等设备对杉木模型进行冲击波加载实验,并基于... 目前对于树木在爆炸冲击波作用下响应的研究尚缺乏明确的树冠承受载荷的计算方法,在计算流场中的结构所受力时,阻力系数是一个关键参数。为了研究冲击加载条件下的阻力系数规律,选用了激波管等设备对杉木模型进行冲击波加载实验,并基于实验所获得的冲击波超压参量与杉木模型运动参量,引入冲击波方程组与气体等熵卸载理论计算作用过程中的冲击波特征参量;引入冲击塑性变形的理论计算杉木模型在冲击加载后最大运动速度,将两者通过动量矩方程联立,计算出了实验模型所对应冲击加载过程的动态阻力系数。通过量纲分析,得到了模型树冠结构的动态阻力系数与冲击波超压峰值、目标单位面积所受冲击作用冲量之间的关系,并将实验分析得到的动态阻力系数分布规律与典型结构的阻力系数规律进行对比,探究了阻力系数变化规律的相似性。该动态阻力系数计算方法可为冲击加载下树木目标的响应计算提供理论依据。 展开更多
关键词 冲击加载 树冠模型 阻力系数 量纲分析
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小波分解和BDLTM-GRU混合模型相融合的桥梁耦合极值应力高精度预测
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作者 杨渡 樊学平 刘月飞 《振动工程学报》 北大核心 2025年第5期1026-1035,共10页
为实现桥梁耦合极值应力的高精度预测,采用小波多分辨率分析法对监测极值应力进行分解,取分解后的低频数据为趋势项信息,高频数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤实现桥梁极值应力的解耦。建立双变... 为实现桥梁耦合极值应力的高精度预测,采用小波多分辨率分析法对监测极值应力进行分解,取分解后的低频数据为趋势项信息,高频数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤实现桥梁极值应力的解耦。建立双变量(引入随时间变化的趋势项)贝叶斯动态线性趋势性模型(BDLTM)对低频极值应力进行预测分析;采用GRU神经网络模型对高频极值应力进行预测分析;实现耦合极值应力的叠加预测。利用天津富民桥的监测耦合数据验证BDLTM-GRU模型的可行性,同时与耦合极值应力的单BDLTM和单GRU模型进行精度比较,验证BDLTM-GRU模型预测的高精度。 展开更多
关键词 耦合极值应力 小波多分辨率分析 BDLTM-GRU模型 BDLTM GRU神经网络
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基于Schavemaker模型和小波分析的航空EWIS故障电弧检测技术 被引量:1
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作者 张志亮 王希彬 +1 位作者 贾临生 戴洪德 《兵工自动化》 北大核心 2024年第9期49-54,共6页
针对航空线路系统故障电弧检测问题,在分析故障电弧的成因和基本特征的基础上,设计一种基于小波分析的故障电弧检测算法。分析基于Schavemaker电弧模型的交流串联故障电弧发生电路,采用sym5小波对故障电弧电流数据进行分解,提取出电流... 针对航空线路系统故障电弧检测问题,在分析故障电弧的成因和基本特征的基础上,设计一种基于小波分析的故障电弧检测算法。分析基于Schavemaker电弧模型的交流串联故障电弧发生电路,采用sym5小波对故障电弧电流数据进行分解,提取出电流的高频部分,并提出基于高频分量d_3标准差的故障电弧检测方法,基于Simulink对该算法进行仿真验证。仿真结果表明:该方法比传统的小波分解后直接设定阈值检测故障电弧方法区分度高,能快速准确地确定故障电弧的存在,为工程实践提供有益参考。 展开更多
关键词 故障电弧 故障电弧检测 电弧模型 小波分析 动率
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中美大豆期货价格的关联性分析——基于小波分析和Copula模型 被引量:1
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作者 王晓艺 邹家骏 《价格月刊》 北大核心 2024年第11期22-29,共8页
大豆期货作为大宗农产品交易中重要的品种,关乎着中国的粮食安全与金融安全。选取2014—2023年中国大豆期货价格(大连商品交易所)和美国大豆期货价格(芝加哥商品交易所)的日度数据,利用小波分析将中美大豆期货价格数据分解、重构为低频... 大豆期货作为大宗农产品交易中重要的品种,关乎着中国的粮食安全与金融安全。选取2014—2023年中国大豆期货价格(大连商品交易所)和美国大豆期货价格(芝加哥商品交易所)的日度数据,利用小波分析将中美大豆期货价格数据分解、重构为低频趋势和高频细节两部分,随后通过构建Copula模型检验中美大豆期货价格数据的低频趋势与高频细节之间的关联性,并研究了中美大豆期货价格数据的低频趋势和高频细节之间的传导方向。结果发现:中美大豆期货价格数据的低频趋势之间存在高度关联性,但高频细节关联性较弱;在传导方向上,中美大豆期货市场在低频趋势方面存在双向影响关系,但高频细节方面,仅体现出美国大豆期货市场对中国市场的溢出效应。 展开更多
关键词 大豆期货价格 粮食安全 小波分析 COPULA模型
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基于小波分析理论组合模型的农业需水量预测 被引量:24
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作者 佟长福 史海滨 +1 位作者 包小庆 李和平 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期93-98,共6页
为了提高农业需水量(非平稳时间序列)的预测精度,该文运用小波分析理论,将农业需水量这一时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后用灰色预测法和时间序列预测法对重构后的时间序列进行预测。将小波分析理论、灰色... 为了提高农业需水量(非平稳时间序列)的预测精度,该文运用小波分析理论,将农业需水量这一时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后用灰色预测法和时间序列预测法对重构后的时间序列进行预测。将小波分析理论、灰色预测理论和时间序列预测法组合进行需水量的预测,为原始非平稳时间序列的预测应用拓展了空间。以鄂尔多斯市的农业需水量预测为例对该方法作了验证,2009年数据检验结果表明该组合预测模型精度较高,相对误差小于3%,为农业需水量的预测提供了一种新方法,对鄂尔多斯市的水资源合理地利用、规划和管理以及促进区域社会经济的可持续发展具有重要的意义。 展开更多
关键词 小波分析 模型 水资源 灰色预测模型 ARMA模型 需水量预测
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基于小波分析和GM-ARIMA模型的月度售电量预测 被引量:18
6
作者 樊娇 冯昊 +2 位作者 牛东晓 王筱雨 刘福炎 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第4期101-105,共5页
月度售电量直接反映电力企业的经营效益,准确的电量预测对于电力企业合理安排购售电方案、确定融资缺口具有重要意义。鉴于各地区月度售电量时间序列不但有随时间逐渐增长的趋势,还受节假日、气温等因素的影响存在随机项,为了提高电力... 月度售电量直接反映电力企业的经营效益,准确的电量预测对于电力企业合理安排购售电方案、确定融资缺口具有重要意义。鉴于各地区月度售电量时间序列不但有随时间逐渐增长的趋势,还受节假日、气温等因素的影响存在随机项,为了提高电力企业月度售电量的预测精度,采用小波分析理论将月度售电量时间序列分解为近似序列和细节序列,并通过对分解后子序列的特征进行分析,分别采用相匹配的GM(1,1)模型和ARIMA模型对子序列进行预测,然后通过序列重构得到月度售电量的预测值。经实际算例验证,该组合预测方法的平均误差率为3.7%,与神经网络等常用单一预测方法相比能明显提高预测精度,具有较强的适应能力。 展开更多
关键词 小波分析 分解序列 灰色模型 ARIMA
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基于小波分析和ARIMA模型的交通流预测方法 被引量:32
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作者 窦慧丽 刘好德 +1 位作者 吴志周 杨晓光 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期486-489,494,共5页
针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数... 针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;采用综合自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型对交通流进行预测;并对实测交通数据进行验证分析.结果表明,该方法具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测. 展开更多
关键词 交通流预测 小波分析 消噪 综合自回归移动平 模型
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基于Kraken简正波模型的浅海声场分析 被引量:16
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作者 张歆 张小蓟 李斌 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期405-408,共4页
水声信道的传输特性是影响水声通信系统性能的重要因素。本文采用了一种全液态Kraken简正波模型 ,对位于浅海信道的目标海区的传播特性进行分析 ,得到了不同传播条件下信道的传播损失和频率特性图 ,为水声通信系统的设计提供了理论基础。
关键词 浅海信道 Kraken简正模型 水声信道 声场分析
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基于小波分析的BP网络预测模型及其在年径流预测中的应用 被引量:12
9
作者 徐廷兵 马光文 +1 位作者 黄炜斌 邢冰 《水电能源科学》 北大核心 2012年第2期17-19,共3页
鉴于小波变换序列中尺度系数系列和小波系数系列变化特征存在较大差异,提出了一种新的小波分析与BP网络结合方式,即建立两个BP网络分别对两类系数系列进行预测,再对各小波变换系数的预测值进行小波重构,获得原序列的预测值。将该模型应... 鉴于小波变换序列中尺度系数系列和小波系数系列变化特征存在较大差异,提出了一种新的小波分析与BP网络结合方式,即建立两个BP网络分别对两类系数系列进行预测,再对各小波变换系数的预测值进行小波重构,获得原序列的预测值。将该模型应用于二滩电站入库年径流量预测,结果表明该模型预测精度高,可为水电站提供可靠的入库年径流预测结果。 展开更多
关键词 小波分析 BP网络 预测模型 径流预测
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基于小波分析的ARMA-GARCH模型在降水预报中的应用 被引量:10
10
作者 王喜华 卢文喜 +1 位作者 初海波 陈社明 《节水灌溉》 北大核心 2011年第5期52-56,共5页
利用小波分析方法对通榆地区1955-1999年降水资料进行分解与单支重构,得到低频序列和高频序列;对得到的子序列依据是否具有自回归条件异方差(ARCH)效应,建立自回归移动平均(ARMA)模型或者ARMA-GARCH模型。然后将上述各子序列所建模... 利用小波分析方法对通榆地区1955-1999年降水资料进行分解与单支重构,得到低频序列和高频序列;对得到的子序列依据是否具有自回归条件异方差(ARCH)效应,建立自回归移动平均(ARMA)模型或者ARMA-GARCH模型。然后将上述各子序列所建模型进行线性叠加,得到年降水量的基于小波分析的ARMA-GARCH模型(W-A-G)。根据2000-2009年的降水资料检验模型,并与未考虑ARCH效应的基于小波分析的ARMA模型(W-A)作对比。结果表明:小波分析的6个子序列中,低频项(A5)不具有ARCH效应,高频项(D1~D5)具有明显ARCH效应;W-A-G模型检验的相对误差平均值为9.98%,平均绝对百分比误差(MAPE)值为0.009 9,根均方差(RMSE)值为34.592 8,符合水文预测标准且精度明显高于W-A模型(平均相对误差22.4%,MAPE为0.180 2,RMSE为83.337 3),表明W-A-G模型是一种可行的方法。最后用所建W-A-G模型对通榆地区未来6年降水量进行预测,预测结果显示:通榆地区未来降水量呈下降趋势,干旱情况将持续发生,应做好抗旱准备。 展开更多
关键词 ARMA-GARCH模型 小波分析 降水预报 通榆地区
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基于小波分析的两种神经网络耦合模型在月径流预测中的应用 被引量:17
11
作者 孙娜 周建中 +2 位作者 朱双 李薇 彭甜 《水电能源科学》 北大核心 2018年第4期14-17,32,共5页
为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(Q_(QR))、平均相对... 为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(Q_(QR))、平均相对误差(M_(MPRE))、均方根误差(R_(RMSE))和确定性系数(N_(NSE))等指标评价了模型精度。将该模型应用于金沙江流域向家坝水文站未来1~5个月的径流预报,结果显示,相比于传统BP和GRNN模型,耦合模型具有明显优势,且基于小波分析的BP模型预报结果更接近实测值,预报精度更高,其未来4个月的平均相对误差在±20%以内。表明小波分析方法能充分挖掘隐藏在原始数据中的有用信息,可有效提高耦合模型的预报精度延长预见期,在径流预测方面有明显的优越性。 展开更多
关键词 神经网络模型 水文预报 小波分析 月径流预报
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基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测 被引量:16
12
作者 谢品杰 谭忠富 +2 位作者 尚金成 侯建朝 王绵斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-100,共5页
由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异... 由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。 展开更多
关键词 短期电价预测 小波分析 广义自回归条件异方差(GARCH)模型
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基于小波分析的组合随机模型及其在径流预测中的应用 被引量:12
13
作者 王文圣 李跃清 向红莲 《高原气象》 CSCD 北大核心 2004年第z1期146-149,共4页
提出了一种随机组合预测模型: 利用Mallat算法对水文时间序列进行多尺度分解, 得到对应尺度下的概貌(低频)分量和细节(高频)分量; 分别对概貌分量和细节分量建立随机模型进行预测, 预测结果的叠加即为原水文变量的预测。将该模型用于黄... 提出了一种随机组合预测模型: 利用Mallat算法对水文时间序列进行多尺度分解, 得到对应尺度下的概貌(低频)分量和细节(高频)分量; 分别对概貌分量和细节分量建立随机模型进行预测, 预测结果的叠加即为原水文变量的预测。将该模型用于黄河三门峡站年径流预测中, 并与传统预测模型进行了对比分析, 结果表明, 建立的组合模型充分利用了现有信息, 预测精度高。 展开更多
关键词 小波分析 MALLAT算法 组合随机模型 年径流预测
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基于小波分析的电力负荷模型辨识数据去噪 被引量:4
14
作者 熊传平 曹军杰 +1 位作者 陈谦 鞠平 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期470-474,共5页
为了提高电力负荷模型辨识的准确度,需要对实际扰动数据进行去噪处理.为此,针对有效值动态数据,提出了将平稳阶段噪声过滤掉而暂态阶段数据不加处理的去噪策略,将去噪后的平稳阶段数据与暂态阶段数据合成获得辨识用数据;给出了平稳阶段... 为了提高电力负荷模型辨识的准确度,需要对实际扰动数据进行去噪处理.为此,针对有效值动态数据,提出了将平稳阶段噪声过滤掉而暂态阶段数据不加处理的去噪策略,将去噪后的平稳阶段数据与暂态阶段数据合成获得辨识用数据;给出了平稳阶段起始点的判据,提出了基于小波分析的平稳阶段数据去噪方法.实际应用结果表明,将处理过的扰动信号用于负荷模型参数辨识,所得参数波动更小、方差更小. 展开更多
关键词 电力负荷模型 噪声 小波分析 辨识
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基于小波分析的灰色预测模型在大坝安全监测中的应用 被引量:41
15
作者 焦明连 蒋廷臣 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2009年第2期115-117,共3页
通过分析小波理论和灰色模型的各自特征,提出一种基于小波分析的灰色预测模型。根据小波变换特点,对变形监测数据序列进行分解,对各个分解后的子序列利用灰色模型进行预测,最后重构变形预测结果,且将该结果与灰色模型预测结果进行比较... 通过分析小波理论和灰色模型的各自特征,提出一种基于小波分析的灰色预测模型。根据小波变换特点,对变形监测数据序列进行分解,对各个分解后的子序列利用灰色模型进行预测,最后重构变形预测结果,且将该结果与灰色模型预测结果进行比较。结果表明,该方法具有较强的预测能力。 展开更多
关键词 灰色模型 小波分析 大坝安全监测 预测 数据序列
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燃气短期负荷预测的小波分析综合模型 被引量:16
16
作者 李持佳 焦文玲 赵林波 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期103-105,108,共4页
城市燃气负荷预测对于保证燃气企业的供气安全、优化调度等具有重要意义。燃气负荷受天气、温度、节假日及一些随机因素等影响,很难建立准确的预测模型。为此,根据H市燃气短期日负荷变化特点,提出了用于燃气短期负荷预测的小波分析综合... 城市燃气负荷预测对于保证燃气企业的供气安全、优化调度等具有重要意义。燃气负荷受天气、温度、节假日及一些随机因素等影响,很难建立准确的预测模型。为此,根据H市燃气短期日负荷变化特点,提出了用于燃气短期负荷预测的小波分析综合方法。首先用信息熵函数最小选择最优小波基,然后用其对燃气负荷进行二层分解得到负荷的低频信号和高频信号。低频信号受各种主要因素的影响,反映燃气负荷整体的变化趋势,对低频信号利用神经网络进行建模与预测;高频信号则主要受随机因素的影响,可将其看作"白噪声",对其建立时间序列自回归预测模型。低频信号和高频信号的预测值合成得到预测结果。实例验证表明,燃气短期负荷预测小波分析综合模型有效地提高了负荷预测精度。 展开更多
关键词 城市燃气 负荷预测 小波分析 神经网络 时间序列 数学模型
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利用小波分析和云模型实现机车优化粘着控制 被引量:4
17
作者 黄景春 肖建 +1 位作者 蒋林 陈爽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第2期634-636,共3页
分析了电力机车粘着控制系统的基本原理,建立了包含粘着特性的机车牵引力传递模型;利用小波分析消除车轮速度信号中干扰噪声,提高机车空转趋势识别的可靠性。云模型将模糊性和随机性有机地结合在一起,实现定性概念和定量表示间的转换;... 分析了电力机车粘着控制系统的基本原理,建立了包含粘着特性的机车牵引力传递模型;利用小波分析消除车轮速度信号中干扰噪声,提高机车空转趋势识别的可靠性。云模型将模糊性和随机性有机地结合在一起,实现定性概念和定量表示间的转换;针对机车牵引系统的强非线性和不确定性,设计了云模型粘着控制器。通过与传统的粘着控制方法对比表明,小波分析和云模型粘着控制方法不但可以有效抑制空转,同时可以实现优化粘着控制。 展开更多
关键词 粘着控制 小波分析 模型 蠕滑
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基于小波分析和尖点突变模型的裂缝转异诊断 被引量:4
18
作者 李雪红 徐洪钟 +2 位作者 顾冲时 吴中如 冯士全 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期301-305,共5页
对于带缝运行的水工混凝土结构,用小波分析和突变理论相结合的方法,建立裂缝转异诊断模型.结合工程实例,利用小波分析方法提取裂缝的时效变形,在此基础上建立裂缝的灰色尖点突变模型,提出裂缝的转异判据,结果表明,该方法是可行的和有效的.
关键词 水工混凝土 裂缝 时效变形 小波分析 尖点突变模型 转异诊断
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随机介质模型正演模拟及其地震波场分析 被引量:59
19
作者 姚姚 奚先 《石油物探》 EI CSCD 2002年第1期31-36,共6页
讨论了利用统计学方法对介质进行描述的二维随机介质模型的正演模拟问题 ,并对若干简单的模型进行了模拟计算。分析这些简单模型模拟结果的地震波场可以得出一些有意义的结论 :储层中局部微观非均匀性对高分辨率地震资料有较大影响 ;高... 讨论了利用统计学方法对介质进行描述的二维随机介质模型的正演模拟问题 ,并对若干简单的模型进行了模拟计算。分析这些简单模型模拟结果的地震波场可以得出一些有意义的结论 :储层中局部微观非均匀性对高分辨率地震资料有较大影响 ;高分辨率地震资料中的某些信息不能用常规方法进行分析时 ,可以尝试用随机介质模型理论进行分析 ,以得到较为正确的结论。研究结果表明 ,随机介质模型的正、反演问题及与之相关的地震波场传播特征研究是地震学 。 展开更多
关键词 随机介质模型 正演模拟 地震分析 场特征分析
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基于小波分析与BP神经网络的PM_(10)浓度预测模型 被引量:9
20
作者 李勇 白云 李川 《环境监测管理与技术》 CSCD 2016年第5期24-28,共5页
应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。首先,利用静态小波分解将原始的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因子和各尺度上的小波系数序列作为BP神经网络的输入;最后,对输... 应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。首先,利用静态小波分解将原始的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因子和各尺度上的小波系数序列作为BP神经网络的输入;最后,对输出的各序列预测值重构,得到最终的预测结果。使用该模型对重庆市主城区某国控监测站点的PM_(10)浓度预测,结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,该预测模型的推广能力强、预测精密度高,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 小波分析 BP神经网络 预测模型 PM10
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